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机器人的「GPT时刻」来了?丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院(TRI)团队研究大型行为模型(LBM),在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著,预训练小数据量也能带来增益,预示机器人通用大模型或到来。
RL救不了泛化性!揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理,现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力,实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题,指出LLM创新组合难,给出改进方向。
60%情况下,主流大模型没理解风险只是装懂!别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险,存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语,推出Benchmark研究该现象,还介绍了数据集生成流程及评测指标。
图解Vllm V1系列4:加载模型权重(load_model)
文章聚焦vllm加载模型权重的流程。从入口函数切入,详细分析DefaultModelLoader的工作步骤,包括初始化模型架构和实际加载权重,还给出各步骤代码及作用,为想操作load_model的人提供框架。
EMNLP 2026高分论文MathDebugger:当合成数据涌入训练集,如何为数学题做体检?
随着合成数据增多,模型需判断数学数据题目能否被信任。北大DCAI团队提出MathDebugger质检BenchMark,覆盖问答两端,评测主流LLM和PRM。还探究能否判断正误、分类错误、修复数据,证明错误标签可作监督信号。
用Codex做跨境电商:第十章
第九章用虚构材料完成示范测试,表明工作流可在当前项目运行,但他人使用存问题。本章讲把工作流变成资产,使其具备复用和交接价值,还以Pilates环德国站上架为例说明操作步骤。
AI for Science开始“动手”了:机器人正式走进国家级实验室
今年7月,国家级科研平台实验室迎来首批Monte2人形机器人,由源络科技与实验室联合研发。它能完成复杂实验操作,缓解人工瓶颈。全球自主实验室成趋势,源络发起“原点计划”推动AI for Science迈向实验室3.0。
能让DeepSeek自进化的Harness!LlamaFactory作者开源新工具:0.2元自动造Agent
LlamaFactory作者郑耀威团队开源的PenguinHarness,是全球首个支持多Agent自进化的Harness,能自动构建、评测和改进Agent。它成本低、速度快,适配众多模型,还有严格契约保障安全。已在生产场景应用,效果显著。
AI圈刚开始谈Loop Engineering,两位95后博士已经盯上了人类闭环数据
AI圈热词Loop Engineering强调AI工程应从单次prompt转向设计持续运行的闭环系统。具身智能争抢人类第一视角数据,脸谱心智由95后博士创立,发布Looped World Models,还提出Ego - NeuroLoop数据范式及相关采集和增强工具。
7.3K Star!用 Orca 组建 AI 舰队:让 Claude Code 和 Codex 同时开工!
Claude Code 大火后,多家大厂推出自家 Code CLI,多终端操作上下文切换成本高。Orca 是开源 AI 编排器,可让多个 AI 编程助手并行工作,集中查看结果,有并行工作区、统一管理界面等亮点。